matlab - 向量化 matlab 列归一化

Question

我想规范化每列的矩阵。我现在有这个工作正常的代码：

A = randn(10,3)

maxA = max(A,[],1)
minA = min(A,[],1)

for i=1:size(A,2)
    A(:,i) = (A(:,i) - minA(i) ./ (maxA(i) - minA(i))
end

但是，由于我的矩阵要大得多，大约 10k x 60k 循环将永远持续下去。如何矢量化我的代码？我曾想过使用 Matlab normc，但这与我的代码不同。

Answer 1

您可以使用bsxfun

A = randn(10,3)

maxA = max(A,[],1)
minA = min(A,[],1)

bsxfun(@minus, A, minA ./ abs(maxA - minA))

但是，我不太了解您的规范化。宁愿使用

(A(:,i) - minA(i)) ./ (maxA(i) - minA(i))

正常化？如果是这样，该bsxfun声明应为：

bsxfun(@times, bsxfun(@minus, A, minA), 1./abs(maxA - minA))

Answer 2

一般来说，它可能是：

A = (A - ones(size(A)) * diag(minA)) / diag(maxA - minA);

或者

A = (A - ones(size(A)) * diag(minA)) * diag(1 ./ (maxA - minA));

但考虑到尺寸：

m = repmat(minA, size(A, 1), 1);
n = repmat(maxA - minA, size(A, 1), 1);
A = (A - m) ./ n;